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文化投资的微网站怎么做,浙江纸巾包装设计公司,seo应用领域有哪些,网页设计作业答案过去两年#xff0c;大模型的迭代速度超出了所有人的预期。两年前的 ChatGPT 还分不清 1000 和 1062 谁更大#xff0c;今年 2 月份的 DeepSeek 还会在 9.11 和 9.9 上犯迷糊。回想起来恍如隔世 如果说大语言模型#xff08;LLM#xff09;是AI时代的大脑#xff0c;那么A…过去两年大模型的迭代速度超出了所有人的预期。两年前的 ChatGPT 还分不清 1000 和 1062 谁更大今年 2 月份的 DeepSeek 还会在 9.11 和 9.9 上犯迷糊。回想起来恍如隔世如果说大语言模型LLM是AI时代的大脑那么AI Agent就是给这个大脑装上了五官和四肢。我们最关心的不仅是模型有多聪明还有它能否在复杂的真实环境中闭环解决问题。今天我们将基于一篇深度综述探讨如何构建一个自主的AI Agent。01 AI AgentAI Agent主要分为两个阶段**Agent1.0时期类似于工作流Workflow就像是一列火车。**它的路线是设计者预先铺设好的步骤A → 步骤B → 步骤C非常适合处理重复性、高确定性的任务。它利用机器学习和 NLP 技术来做决策能听懂人话但缺乏主动性。但本质上还是“指令-响应”模式。Agent2.0时期Agentic AI则是一辆越野车。它没有预设的固定路线只有一个明确的目的地。它依靠大模型来思考通过环境反馈导航遇到路障会绕路走错了会倒车甚至发现路不通时会自己开辟新路。它能动态生成策略处理不可预测的挑战。主流代表应用就是曾经爆火的Manus。一个成熟的AI Agent架构必须包含四个核心组件Perception感知系统 —— 看懂世界Reasoning推理系统 —— 想清楚怎么做Memory记忆系统 —— 不断学习不再忘性大Action执行系统 —— 真实动手完成任务02 感知系统感知是AI Agent与世界交互的第一步。对于纯文本任务LLM本身的处理能力已经足够。但在涉及GUI图形用户界面或物理世界的任务中挑战主要在于“多模态对齐”。现在的MM-LLM多模态大模型通过Vision Transformer视觉编码器和输入投影层把视觉变成语言 token大模型主体让 AI 具备视觉能力。虽然能看懂图片但它们往往缺乏一种“操作性知识”。比如你给AI Agent一张网页截图让它点击“提交”按钮。模型可能知道按钮在图里但无法输出精确的 (x, y) 坐标导致“看得见摸不着”。VCoder通过分割图、深度图增强 AI 的“空间理解”为了解决这个问题感知系统引入更精细的技术Set-of-Mark (SoM) 提示法这就好比给近视眼戴上了眼镜。在把截图喂给模型之前先用计算机视觉算法在所有可交互的 UI 元素上打上带编号的框。AI Agent 不再需要凭空猜测坐标它只需要输出“点击编号 25 的盒子”。这极大提升了点击的准确率。**双重感知机制 (Dual Perception)**除了看截图AI Agent 还应结合Accessibility Tree辅助功能树或 HTML 源码。图像提供视觉上下文布局、颜色。代码/树结构提供精确数据元素类型、层级、状态如 disabled。这种结合让AI Agent 能像自动化脚本一样精准又像人类一样理解界面语义。03 推理系统如果感知是输入推理就是处理。这是AI Agent的大脑负责把模糊的目标拆解为可执行的步骤。目前主流的思维链CoT和思维树ToT大家可能已经很熟悉了。但在构建复杂AI Agent时DPPM架构也是很好的方式。面对一个复杂任务如“策划一次公司年会”单线程的思考容易顾此失彼。DPPM 的做法是Decompose分解 将大任务拆解为场地预定、餐饮安排、流程设计等子任务。Plan in Parallel并行规划 多个Agent实例同时为这些子任务出方案。Merge合并 汇总所有方案检查冲突并形成总计划。更重要的是“反思Reflection”机制。很多AI Agent之所以“傻”是因为它们是一条道走到黑。一个优秀的系统必须包含Self-Correction自我修正。当执行结果不符合预期时它需要能像人类一样停下来思考“我是步骤错了还是工具用错了”甚至在行动前可以引入“批评家”角色进行前瞻性的反思预判可能出现的错误。04 记忆系统LLM的上下文窗口Context Window再长也是有限的。要让AI Agent成为长期的合作伙伴必须构建完善的记忆系统。我们通常把记忆分为短期和长期。短期记忆依赖上下文窗口而长期记忆则需要依赖外部存储。除了大家熟知的 RAG检索增强生成 用于存储文档知识外还有一种常被忽视的记忆类型经验记忆。为什么它总是在同一个坑里跌倒因为AI Agent会记不住之前的教训。在设计Memory模块时不仅要存储成功的案例更要结构化地存储“失败的轨迹”。当AI Agent下次遇到类似任务时它应该能检索到“上次我尝试用方法A失败了这次我应该尝试方法B。”此外Agent Workflow Memory 也是一个值得关注的方向。它能从历史操作中提炼出通用的内容让AI Agent越用越顺手形成类似人类“肌肉记忆”的高效反应。05 执行系统无论规划多完美无法落地都是空谈。能不能执行任务是 Chatbot 和 AI Agent 的根本分界线。目前最强大的执行方式之一是代码生成。相比于预定义的工具调用Tool Use让AI Agent自己写Python脚本来解决问题具有极高的灵活性。比如在数据分析场景下预定义的工具很难覆盖所有需求但一段动态生成的Pandas代码几乎可以处理任何数据清洗任务。工具调用Function Calling / API是目前最通用、最成熟的执行方式。通过定义好的接口它可以像程序员一样调用 Python 库、操作数据库、读写文件、发送邮件甚至调用外部模型来辅助决策。这种方式的输入输出通常是结构化的如JSON因此稳定性极高是构建企业级Agent的基石。多模态行动GUI 是实现“通用智能体”的必经之路。让AI像人一样直接操作任意软件界面。最近大热的豆包手机助手采用了GUI的形式。但在执行层我们面临的最大挑战是安全性与幻觉。AI Agent可能会“一本正经”地生成一段危险的代码或者调用错误的API。因此在执行系统中必须引入Sandbox沙箱环境和Guardrails护栏机制。在代码真正运行前通过静态分析或人工介入Human-in-the-loop进行最后一道把关。06 最后我们可以把一个复杂的AI Agent拆解为一组专家团队规划专家负责宏观调度执行专家专精于代码或API反思专家专门负责挑刺和纠错记忆专家负责整理归档。这种模块化的设计不仅降低了单个模型的压力也让系统更容易迭代和debug。从长远来看我们正在接近这样一个临界点AI Agent将不再需要海量的Prompt工程和微调而是具备学习能力。它通过观察人类的一次操作或者从一次失败的尝试中就能迅速掌握新技能。理解并打通感知、推理、记忆与执行这四大命门也许就是我们通往AGI应用落地的必经之路。希望今天的分享能为你的AI工程化之路带来一些启发。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】